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复杂环境下基于GPS+BDS-3的PPP/INS/ODO组合导航性能分析

针对复杂环境下单一导航定位技术存在精度低、可靠性和完整性差的问题,提出一种GPS+BDS-3的PPP/INS/ODO组合导航方案.采用GPS+BDS-3双系统观测数据,推导无电离层组合PPP模型,进一步给出PPP/INS/ODO组合模型并分析时间异步及杆臂误差的处理策略,结合里程计测速信息和非完整性约束信息,提高组合导...     

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巡飞弹高精度组合导航方法研究

针对巡飞弹导航系统低成本、高精度和实时性的需求,提出一种时间-星间差分载波相位在GPS/SINS紧组合导航中的应用方法。给出了15种状态下的GPS/SINS紧组合导航动力学模型,推导载波相位的时间-星间双差观测量模型,利用卡尔曼滤波器进行数据融合,并利用仿真和机载实测数据验证算法的有效性。结果表明,与传统的伪距紧组合导航算法相比,时间-星间差分载波相位方法可以为中短航时的巡飞弹导航系统提供m级定位精度和mm/s级速度精度。     

里程计辅助车载GNSS/INS组合导航性能分析

车载GNSS/INS组合导航中，GNSS信号易受外界干扰而失锁，导致INS独立导航误差迅速累积。为提高车载松组合导航系统的精度和完整性，使用里程计观测信息结合非完整性约束辅助车载组合导航。考虑里程计刻度系数误差和IMU安装角影响，推导出里程计的输出模型，给出基于卡尔曼滤波的里程计辅助GNSS/INS松组合的数学模型。设计GNSS信号中断的数据实验，结果表明，里程计能有效抑制组合导航系统误差发散，在GNSS中断60 s或10 min的情况下，位置精度提高超过90%。     

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Kalman滤波在GPS/BDS组合伪距差分定位中的应用

随着各国卫星导航系统的蓬勃发展,单一的GPS系统时代正逐步转变为多系统并存且兼容的全球性卫星导航系统(GNSS)时代。相比于单一卫星导航系统,多系统组合将显著增加可视卫星数目、改善卫星空间几何结构,多系统组合导航定位将是必然的发展趋势。滤波算法是减小GNSS定位随机误差的重要方法,利用非线性滤波方法可消除多种随机误差,从而提高导航定位精度。该文实现了基于Kalman滤波的GPS/BDS组合的伪距差分定位,并将其与最小二乘方法进行比较。实验结果表明:基于Kalman滤波的GPS/BDS伪距差分的定位精度能达到分米级,在差分定位解算过程中,多卫星系统伪距差分精度明显优于单卫星系统伪距差分精度,Kalman滤波解算的精度明显优于最小二乘解算的精度。     

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一种基于GPS/BDS观测值的抗多路径误差导航定位算法

提出一种抑制卫星导航定位中多路径误差的算法,采用双卫星系统GPS/BDS的伪距和多普勒观测值,增加了观测值数据的有效性,结合抗差自适应卡尔曼滤波模型,减弱了城市稠密建筑中卫星导航定位多路径误差对定位的影响。城市车载实验结果显示,与GPS单系统伪距定位相比,采用GPS/BDS伪距定位,点位精度由4.9 m提高到4.3 m;采用本文算法,点位精度进一步提高到3.4 m,验证了本文算法的有效性。